用于低剂量CT图像去噪的递归残差编解码网络
Journal of Taiyuan University of Science and Technology（2020）
Abstract
低剂量CT是减少对患者辐射风险的有效方法,但它会降低CT图像的质量,使得图像中含有噪声和条形伪影,影响医师的诊断.为了提高CT图像的质量,提出了一种浅层残差编解码递归网络,通过训练网络学习端对端的映射以获取优质图像.该网络通过减少残差编解码网络的层数以及卷积核的个数降低网络的复杂度,利用递归过程提升网络的性能.在每次递归时,都将原始的低剂量CT图像级联到下一次的输入,可有效地避免图像在多次递归后失真的问题,能够更好地提取图像特征,保留图像的细节信息.实验结果表明所提出的网络算法不仅可以在保留图像细节同时有效地减少低剂量CT图像中的噪声和伪影.
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